NLP במימון: ניתוח טקסט מקל על החלטות השקעה

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• אוקטובר 10, 2022

סיכום תובנה

עיבוד שפה טבעית (NLP) והטכנולוגיה הנלווית לה, יצירת שפה טבעית (NLG), משנים את התעשייה הפיננסית על ידי אוטומציה של ניתוח נתונים והפקת דוחות. טכנולוגיות אלו לא רק מייעלות משימות כמו בדיקת נאותות וניתוח טרום סחר אלא גם מציעות יכולות חדשות, כגון ניתוח סנטימנטים וזיהוי הונאה. עם זאת, ככל שהם משתלבים יותר במערכות פיננסיות, יש צורך גובר בהנחיות אתיות ובפיקוח אנושי כדי להבטיח דיוק ופרטיות נתונים.

NLP בהקשר פיננסי

לעיבוד שפה טבעית (NLP) יש את היכולת לנפות כמויות עצומות של טקסט כדי ליצור נרטיבים מגובי נתונים המציעים תובנות חשובות למשקיעים וחברות במגזר השירותים הפיננסיים. בכך, זה עוזר להנחות החלטות לאן להקצות הון לתשואה מקסימלית. כענף מיוחד של בינה מלאכותית, NLP משתמש באלמנטים לשוניים שונים כגון מילים, ביטויים ומבני משפטים כדי להבחין בנושאים או דפוסים בנתונים מובנים ובלתי מובנים כאחד. נתונים מובנים מתייחסים למידע שמאורגן בפורמט ספציפי ועקבי, כמו מדדי ביצועי תיקים, בעוד נתונים לא מובנים מקיפים מגוון פורמטים של מדיה, כולל סרטונים, תמונות ופודקאסטים.

בהתבסס על יסודות הבינה המלאכותית שלה, NLP משתמש באלגוריתמים כדי לארגן את הנתונים האלה לדפוסים מובנים. דפוסים אלו מתפרשים לאחר מכן על ידי מערכות ליצירת שפה טבעית (NLG), אשר ממירות את הנתונים לנרטיבים לדיווח או סיפור. סינרגיה זו בין טכנולוגיות NLP ו-NLG מאפשרת ניתוח מקיף של מגוון רחב של חומרים במגזר הפיננסי. חומרים אלה יכולים לכלול דוחות שנתיים, סרטונים, הודעות לעיתונות, ראיונות ונתוני ביצועים היסטוריים של חברות. על ידי ניתוח המקורות המגוונים הללו, הטכנולוגיה יכולה להציע ייעוץ השקעות, כמו למשל להציע אילו מניות כדאי לקנות או למכור.

ליישום NLP ו-NLG בענף השירותים הפיננסיים יש השלכות משמעותיות על עתיד ההשקעות וקבלת ההחלטות. לדוגמה, הטכנולוגיה יכולה להפוך את התהליך גוזל הזמן של איסוף וניתוח נתונים, ובכך לאפשר לאנליסטים פיננסיים להתמקד במשימות אסטרטגיות יותר. יתרה מכך, הטכנולוגיה יכולה להציע ייעוץ השקעות מותאם אישית יותר על ידי התחשבות במגוון רחב יותר של מקורות נתונים. עם זאת, חשוב לציין שלמרות שטכנולוגיות אלו מציעות יתרונות רבים, הן אינן חסרות מגבלות, כגון פוטנציאל להטיה אלגוריתמית או שגיאות בפירוש הנתונים. לכן, ייתכן שעדיין יהיה צורך בפיקוח אנושי כדי להבטיח את התוצאות המדויקות והאמינות ביותר.

השפעה משבשת

JP Morgan & Chase, בנק אמריקאי, נהג להשקיע כ-360,000 שעות מדי שנה בבדיקות נאותות ידניות עבור לקוחות פוטנציאליים. הטמעת מערכות NLP הפכה חלק גדול מהתהליך הזה לאוטומטיות, תוך צמצום משמעותי של זמן השהות ומזעור טעויות סופר. בשלב שלפני המסחר, אנליסטים פיננסיים נהגו להשקיע כשני שלישים מזמנם באיסוף נתונים, לעתים קרובות מבלי לדעת אם הנתונים הללו יהיו רלוונטיים לפרויקטים שלהם. NLP הפכה את איסוף הנתונים וארגוןם לאוטומטיים, ומאפשרת לאנליסטים להתמקד במידע בעל ערך רב יותר ולמטב את הזמן המושקע בתעשיית השירותים הפיננסיים.

ניתוח סנטימנטים הוא תחום נוסף שבו ה-NLP משפיע באופן מהותי. על ידי ניתוח מילות מפתח וטון בהודעות לעיתונות ובמדיה החברתית, בינה מלאכותית יכולה להעריך את רגשות הציבור כלפי אירועים או חדשות, כמו התפטרות מנכ"ל בנק. לאחר מכן ניתן להשתמש בניתוח זה כדי לחזות כיצד אירועים כאלה עשויים להשפיע על מחיר המניה של הבנק. מעבר לניתוח סנטימנטים, NLP תומך גם בשירותים חיוניים כמו זיהוי הונאה, זיהוי סיכוני אבטחת סייבר והפקת דוחות ביצועים. יכולות אלו יכולות להיות שימושיות במיוחד עבור חברות ביטוח, אשר יכולות לפרוס מערכות NLP כדי לבחון את ההגשות של לקוחות עבור חוסר עקביות או אי דיוקים בעת תביעת פוליסה.

עבור ממשלות וגופים רגולטוריים, ההשלכות ארוכות הטווח של NLP בשירותים פיננסיים ראויות לציון. הטכנולוגיה יכולה לסייע במעקב אחר ציות ואכיפת תקנות פיננסיות בצורה יעילה יותר. לדוגמה, NLP יכול לסרוק ולנתח באופן אוטומטי עסקאות פיננסיות כדי לסמן פעילויות חשודות, לסייע במאבק נגד הלבנת הון או העלמת מס. עם זאת, ככל שהטכנולוגיות הללו הופכות נפוצות יותר, ייתכן שיהיה צורך בתקנות חדשות כדי להבטיח שימוש אתי ופרטיות נתונים. 

ההשלכות של NLP המיושמת בתעשיית השירותים הפיננסיים

השלכות רחבות יותר של NLP במינוף על ידי חברות שירותים פיננסיים עשויות לכלול:

• מערכות NLP ו-NLG עובדות יחד כדי לאסוף נתונים ולכתוב דוחות על סקירות שנתיות, ביצועים ואפילו יצירות של מנהיגות מחשבתית.
• חברות פינטק נוספות המשתמשות ב-NLP כדי לבצע ניתוח סנטימנטים על מוצרים ושירותים קיימים, הצעות עתידיות ושינויים ארגוניים.
• פחות אנליסטים היו צריכים לבצע ניתוח טרום מסחר, ובמקום זאת, יותר מנהלי תיקים נשכרים לתהליכי החלטות השקעה.
• פעילויות גילוי וביקורת הונאה בצורות שונות יהפכו למקיפות ויעילות יותר.
• השקעות הופכות לקורבנות ל"מנטליות עדר" אם יותר מדי נתוני קלט משתמשים במקורות נתונים דומים. 
• סיכונים מוגברים למניפולציה פנימית של נתונים והתקפות סייבר, במיוחד התקנת נתוני אימון שגויים.

שאלות שכדאי לקחת בחשבון

• אם אתה עובד בתחום הפיננסים, האם החברה שלך משתמשת ב-NLP כדי לבצע אוטומציה של תהליכים מסוימים? 
• אם אתה עובד מחוץ לשירותים פיננסיים, כיצד ניתן ליישם NLP בענף שלך?
• איך לדעתך תפקידי הבנקאות והפיננסים ישתנו בגלל ה-NLP?